国家自然科学基金(61003124)
- 作品数：7 被引量：32H指数：2
- 相关作者：李敏费耀平王建新武学鸿唐羽更多>>
- 相关机构：中南大学国防科学技术大学佐治亚州立大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：生物学自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于小波变换的代谢网络比较方法被引量：1
- 2011年
- 针对集合论的全网络比较方法仅考虑节点本身的特性这一缺陷,提出了一种新的代谢网络比较方法,能同时考虑到节点在网络拓扑结构属性方面的差异.该方法综合了7种代谢网络拓扑中心性,应用主成分分析方法选取主成分,设计了主成分分量的序列化方法,运用小波变换来研究代谢网络结构特征曲线,建立模糊函数比较不同物种的代谢网络.该方法能定量地分析代谢网络拓扑结构的相似度.通过对相似度数据分析,揭示了代谢网络的物种特异性;发现了同一进化阶段物种的代谢网络相似度远高于不同进化阶段物种之间的相似度,为代谢网络进化研究提供了数学基础.
- 彭佳扬罗永杨路明李敏赵岩成磊
- 关键词：主成分分析小波变换代谢网络模糊函数
- 蛋白质网络聚类算法分析平台的设计与实现被引量：1
- 2012年
- 蛋白质网络聚类是识别功能模块的重要手段,不仅有利于理解生物系统的组织结构,对预测蛋白质功能也具有重要的意义。针对目前蛋白质网络聚类算法缺乏有效分析软件的事实,本文设计并实现了一个新的蛋白质网络聚类算法分析平台ClusterE。该平台实现了查全率、查准率、敏感性、特异性、功能富集分析等聚类评估方法,并且集成了FAG-EC、Dpclus、Monet、IPC-MCE、IPCA等聚类算法,不仅可以对蛋白质网络聚类分析结果进行可视化,并且可以在不同聚类分析指标下对多个聚类算法进行可视化比较与分析。该平台具有良好的扩展性,其中聚类算法以及聚类评估方法都是以插件形式集成到系统中。
- 武学鸿费耀平李敏
- 关键词：聚类算法蛋白质网络
- Cluster Viz:集成于Cytoscape的聚类可视化插件被引量：2
- 2011年
- 生物网络中的聚类分析是功能模块识别及蛋白质功能预测的重要方法,聚类结果的可视化对于快速有效地分析生物网络结构也具有重要作用。通过分析生物网络显示和分析平台Cytoscape的架构,设计了一个使用方便的聚类分析和显示插件ClusterViz。这是一个可扩展的聚类算法的集成平台,可以不断增加其中的聚类算法,并对不同算法的结果进行比较分析,目前已实现了三种典型的算法实例。该插件能够成为蛋白质相互作用网络机理研究的一个有效工具。
- 蔡娟王建新李敏陈钢
- 关键词：蛋白质相互作用网络功能模块聚类算法
- 融合PPI和基因表达数据的关键蛋白质识别方法被引量：11
- 2013年
- 提出一种新的融合了基因表达数据和PPI网络的拓扑特性来识别关键蛋白质的中心性测度PeC。对于网络中的每一条边,PeC首先计算该边的聚集系数和该边相连的2个基因(蛋白质)共表达的皮尔逊相关系数,并在此基础上进一步计算出该边的权值。网络中每个节点的PeC值即为其所连接的所有边的权值之和。基于酵母PPI网络上的实验结果表明,PeC明显优于其他8种中心性拓扑参数DC,BC,CC,SC,EC,IC,LAC和SoECC;特别地,在预测的蛋白质数量不大于总数量的10%的情况下,PeC的预测准确率相对于SC,CC和EC提高20%以上。
- 李敏张含会费耀平
- 关键词：蛋白质相互作用网络基因表达
- 蛋白质相互作用网络分析的图聚类方法研究进展被引量：1
- 2012年
- 随着可获得的大规模蛋白质相互作用数据的迅速增长,从系统水平上对细胞机制的基本组件和结构的理解成为了一种可能。如今所面临的最大挑战是如何通过分析此类复杂的相互作用数据来反映细胞组织、进程以及功能的规律。基于图理论的聚类方法是分析蛋白质相互作用数据的有效手段。本文将从蛋白质相互作用网络(PPI网络)的图模型、聚类算法、评估方法及应用几个方面描述PPI网络聚类分析的最新研究进展。最后,讨论该方向研究所面临的挑战及进一步的研究方向。
- 李敏武学鸿王建新潘毅
- 关键词：系统生物学蛋白质相互作用网络蛋白质复合物蛋白质功能
- 二维流形建模系统的拓扑有效性测试算法被引量：1
- 2011年
- 针对目前大多数二维流形建模系统不能保证二维流形结构的问题,通过对基于网格结构的二维流形建模系统进行深入研究,提出一种新的基于顶点的表示方法,并证明其能够精确表示二维流形结构.在此基础上,确定了一组简单的有效性测试规则,并证明了这组规则能在大部分现有的网格建模数据结构中测试二维流形结构的有效性.
- 费耀平陈松乔李敏
- 关键词：二维流形计算机图形学
- 基于Cytoscape的蛋白质网络可视化聚类分析插件被引量：16
- 2014年
- 蛋白质网络聚类是识别功能模块的重要手段,不仅有利于理解生物系统的组织结构,对预测蛋白质功能也具有重要的意义。聚类结果的可视化分析是实现蛋白质网络聚类的有效途径。本论文基于开源的Cytoscape平台,设计并实现了一个蛋白质网络聚类分析及可视化插件CytoCluster。该插件集成了MCODE,FAG-EC,HC-PIN,OH-PIN,IPCA,EAGLE等六种典型的聚类算法;实现了聚类结果的可视化,将分析所得的clusters以缩略图列表的形式直观地显示出来,对于单个cluster,可显示在原网络中的位置,并能生成相应的子图单独显示;可对聚类结果进行导出,记录了算法名称、参数、聚类结果等信息。该插件具有良好的扩展性,提供了统一的算法接口,可不断添加新的聚类算法。
- 唐羽李敏
- 关键词：聚类算法蛋白质网络可视化分析
